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研究论文 / THE SIGNAL

Harness-S:从兄弟执行框架学习可泛化的智能体训练

Harness-S: Learning from Sibling Harnesses for Generalizable Agent Training

重要性 5.5 AI 辅助整理

论文用兄弟框架互补救援训练,把能力迁移回单一策略。

资讯摘要

论文提出 Harness-S,不再追求单一最优执行框架,而是利用从同一基础演化出的多个“兄弟框架”互补修复失败案例,并将能力迁移回单一策略,使其在原基础框架下仍有效。方法包含定向框架演化、互补框架救援训练与自适应框架路由器,并在 AppWorld、SWE-Gym、DBBench 上报告训练后策略显著优于仅训练策略。

要点速读

  1. 论文观察到框架演化具有局部性、互补性与非平稳性:不同变体修复不同失败,效用随策略学习变化。
  2. 定向框架演化构建固定的 Sibling Harness Pool;互补框架救援训练仅在基础框架全部失败时调用,用辅助框架轨迹替换失败组做强化学习。
  3. 自适应框架路由器基于 Harness Behavior Profiles 与多 LLM 投票选 Top-k,并随策略学习重新锚定;在 AppWorld、SWE-Gym、DBBench 上作者报告返回原基础框架后显著优于仅策略训练。

中文摘要由 AI 根据公开来源生成,可能存在理解偏差;具体能力、数字、开放时间等信息请以原文为准。
采集于 2026/11/5 08:00:38(北京时间)。 arXiv 日期为本次公告时间,论文初次投稿日期请查看原文版本记录。

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